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三沙市(西沙区、南沙区)

黑河市(逊克县、嫩江市、孙吴县、五大连池市、爱辉区、北安市)

阜阳市(临泉县、界首市、颍上县、阜南县、太和县、颍州区、颍泉区、颍东区)

新疆维吾尔自治区

晋中市(寿阳县、榆社县、平遥县、和顺县、太谷区、介休市、昔阳县、榆次区、灵石县、祁县、左权县)

阳江市(阳春市、阳西县、江城区、阳东区)

丽水市(缙云县、龙泉市、松阳县、莲都区、遂昌县、云和县、庆元县、青田县、景宁畲族自治县)

白山市(江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县、临江市)

甘孜藏族自治州(丹巴县、乡城县、石渠县、德格县、泸定县、炉霍县、康定市、巴塘县、白玉县、九龙县、新龙县、道孚县、甘孜县、理塘县、得荣县、雅江县、色达县、稻城县)

鹤壁市(淇县、淇滨区、山城区、鹤山区、浚县)

荆州市(公安县、监利市、石首市、洪湖市、江陵县、荆州区、松滋市、沙市区)

怀化市(中方县、溆浦县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、辰溪县、会同县、洪江市、通道侗族自治县、新晃侗族自治县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

日喀则市(拉孜县、江孜县、白朗县、仲巴县、康马县、聂拉木县、岗巴县、南木林县、桑珠孜区、定结县、昂仁县、亚东县、谢通门县、定日县、萨嘎县、萨迦县、仁布县、吉隆县)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

昆明市(寻甸回族彝族自治县、官渡区、呈贡区、晋宁区、富民县、东川区、嵩明县、石林彝族自治县、西山区、五华区、宜良县、安宁市、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县)

池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)

长治市(长子县、壶关县、屯留区、襄垣县、武乡县、潞州区、平顺县、沁县、上党区、黎城县、沁源县、潞城区)

潍坊市(奎文区、诸城市、临朐县、安丘市、昌乐县、寿光市、坊子区、潍城区、昌邑市、寒亭区、青州市、高密市)

成都市(金牛区、邛崃市、都江堰市、双流区、蒲江县、青羊区、温江区、新都区、金堂县、新津区、崇州市、郫都区、龙泉驿区、锦江区、成华区、彭州市、大邑县、青白江区、简阳市、武侯区)

石河子市(铁门关市、胡杨河市、图木舒克市、北屯市、昆玉市、白杨市、五家渠市、可克达拉市、阿拉尔市、双河市、新星市)

广元市(剑阁县、昭化区、青川县、朝天区、旺苍县、苍溪县、利州区)

唐山市(迁安市、滦州市、开平区、路南区、丰南区、路北区、遵化市、曹妃甸区、迁西县、古冶区、滦南县、乐亭县、丰润区、玉田县)

九江市(湖口县、庐山市、彭泽县、瑞昌市、浔阳区、武宁县、永修县、濂溪区、柴桑区、德安县、都昌县、共青城市、修水县)

陇南市(康县、武都区、文县、礼县、宕昌县、两当县、成县、西和县、徽县)

辽阳市(弓长岭区、白塔区、辽阳县、宏伟区、文圣区、灯塔市、太子河区)

鸡西市(城子河区、滴道区、虎林市、梨树区、麻山区、恒山区、鸡东县、密山市、鸡冠区)

洛阳市(洛宁县、伊川县、嵩县、瀍河回族区、栾川县、洛龙区、偃师区、西工区、孟津区、新安县、宜阳县、涧西区、汝阳县、老城区)

阿克苏地区(沙雅县、温宿县、阿克苏市、新和县、库车市、柯坪县、乌什县、阿瓦提县、拜城县)

秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、北戴河区、海港区)

克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)

松原市(宁江区、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)

通化市(梅河口市、柳河县、集安市、通化县、辉南县、二道江区、东昌区)

铁岭市(清河区、开原市、银州区、西丰县、调兵山市、铁岭县、昌图县)

大连市(西岗区、甘井子区、中山区、旅顺口区、瓦房店市、庄河市、金州区、普兰店区、沙河口区、长海县)

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

韶关市(始兴县、浈江区、翁源县、新丰县、仁化县、乳源瑶族自治县、乐昌市、南雄市、武江区、曲江区)

儋州市

固原市(泾源县、原州区、西吉县、隆德县、彭阳县)

眉山市(东坡区、洪雅县、青神县、丹棱县、彭山区、仁寿县)

延安市(安塞区、富县、志丹县、黄龙县、黄陵县、延川县、甘泉县、延长县、吴起县、宜川县、洛川县、子长市、宝塔区)

拉萨市(尼木县、曲水县、城关区、林周县、墨竹工卡县、当雄县、达孜区、堆龙德庆区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、扎赉特旗、突泉县)

承德市(隆化县、鹰手营子矿区、双桥区、兴隆县、承德县、平泉市、宽城满族自治县、滦平县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、丰宁满族自治县)

张家口市(阳原县、沽源县、桥东区、涿鹿县、崇礼区、宣化区、怀安县、张北县、万全区、桥西区、下花园区、赤城县、怀来县、蔚县、康保县、尚义县)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、太仆寺旗、正镶白旗、镶黄旗、多伦县、正蓝旗、苏尼特左旗)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

泰州市(泰兴市、姜堰区、兴化市、靖江市、高港区、海陵区)

梧州市(蒙山县、岑溪市、万秀区、藤县、苍梧县、龙圩区、长洲区)

亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)

娄底市(双峰县、新化县、涟源市、娄星区、冷水江市)

重庆市(秀山土家族苗族自治县、北碚区、梁平区、南川区、奉节县、黔江区、城口县、石柱土家族自治县、丰都县、万州区、九龙坡区、永川区、涪陵区、綦江区、巫山县、忠县、巫溪县、南岸区、荣昌区、铜梁区、江北区、垫江县、沙坪坝区、彭水苗族土家族自治县、巴南区、长寿区、渝北区、渝中区、潼南区、云阳县、武隆区、江津区、璧山区、酉阳土家族苗族自治县、大足区、合川区、大渡口区、开州区)

山南市(错那市、贡嘎县、曲松县、桑日县、洛扎县、措美县、加查县、乃东区、隆子县、琼结县、扎囊县、浪卡子县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、和硕县、和静县、尉犁县、且末县、博湖县、若羌县、轮台县、焉耆回族自治县)

荆门市(钟祥市、京山市、东宝区、沙洋县、掇刀区)

嘉峪关市

银川市(兴庆区、金凤区、西夏区、灵武市、贺兰县、永宁县)

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

淄博市(临淄区、沂源县、张店区、桓台县、周村区、高青县、淄川区、博山区)

扬州市(广陵区、邗江区、高邮市、江都区、宝应县、仪征市)

岳阳市(君山区、华容县、云溪区、岳阳楼区、汨罗市、平江县、岳阳县、临湘市、湘阴县)

深圳市(南山区、龙华区、坪山区、龙岗区、罗湖区、光明区、福田区、宝安区、盐田区)

铜仁市(万山区、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、碧江区、玉屏侗族自治县、思南县、松桃苗族自治县、石阡县、德江县)

衡阳市(衡南县、衡东县、石鼓区、常宁市、耒阳市、祁东县、蒸湘区、南岳区、衡阳县、衡山县、雁峰区、珠晖区)

上海市(嘉定区、杨浦区、普陀区、长宁区、静安区、金山区、青浦区、闵行区、崇明区、松江区、浦东新区、虹口区、黄浦区、宝山区、徐汇区、奉贤区)

六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)

南通市(启东市、崇川区、通州区、如皋市、海安市、如东县、海门区)

贵阳市(云岩区、观山湖区、白云区、花溪区、南明区、修文县、息烽县、乌当区、开阳县、清镇市)

盐城市(盐都区、阜宁县、滨海县、亭湖区、大丰区、射阳县、响水县、东台市、建湖县)

和田地区(墨玉县、策勒县、于田县、洛浦县、和田县、皮山县、和田市、民丰县)

呼伦贝尔市(阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、额尔古纳市、根河市、牙克石市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗)

兰州市(红古区、皋兰县、七里河区、榆中县、永登县、西固区、安宁区、城关区)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、台江县、麻江县、黎平县、黄平县、岑巩县、雷山县、镇远县、凯里市、施秉县、锦屏县、丹寨县、榕江县、天柱县、三穗县、从江县)

宁波市(奉化区、慈溪市、江北区、宁海县、鄞州区、北仑区、象山县、海曙区、余姚市、镇海区)

苏州市(张家港市、虎丘区、昆山市、吴中区、姑苏区、常熟市、相城区、吴江区、太仓市)

乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、卓资县、化德县、商都县、察哈尔右翼中旗、凉城县、集宁区、察哈尔右翼前旗、四子王旗、丰镇市、兴和县)

信阳市(光山县、平桥区、商城县、潢川县、息县、固始县、淮滨县、新县、浉河区、罗山县)

滁州市(明光市、凤阳县、天长市、琅琊区、定远县、全椒县、南谯区、来安县)

惠州市(龙门县、博罗县、惠阳区、惠城区、惠东县)

绥化市(青冈县、肇东市、绥棱县、庆安县、明水县、安达市、海伦市、望奎县、兰西县、北林区)

广州市(白云区、从化区、南沙区、花都区、黄埔区、番禺区、荔湾区、增城区、越秀区、海珠区、天河区)

双鸭山市(四方台区、宝清县、岭东区、尖山区、集贤县、友谊县、饶河县、宝山区)

新余市(分宜县、渝水区)

淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)

毕节市(金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、织金县、七星关区、纳雍县、黔西市、大方县)

保山市(腾冲市、施甸县、龙陵县、昌宁县、隆阳区)

德州市(齐河县、德城区、宁津县、夏津县、平原县、临邑县、庆云县、乐陵市、武城县、陵城区、禹城市)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、恩施市、咸丰县、宣恩县、建始县、利川市、鹤峰县、巴东县)

襄阳市(襄州区、襄城区、老河口市、保康县、南漳县、枣阳市、谷城县、樊城区、宜城市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)

贵港市(覃塘区、桂平市、港北区、平南县、港南区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、芒市、梁河县)

南平市(建瓯市、顺昌县、武夷山市、浦城县、政和县、光泽县、建阳区、松溪县、延平区、邵武市)

平凉市(华亭市、崇信县、灵台县、崆峒区、庄浪县、泾川县、静宁县)

长春市(双阳区、农安县、朝阳区、德惠市、绿园区、南关区、九台区、公主岭市、二道区、榆树市、宽城区)

4月25日,上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司(以下简称金某泰)、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。

该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来,全国首例因上市公司董监高(上市公司董事、监事和高级管理人员的简称)未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。

金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日,金某泰发布公告,称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份,增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告,称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后,金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日,中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日,深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。

原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票,而袁某、罗某未履行承诺,构成证券虚假陈述行为,要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。

被告金某泰辩称:其并非被采取行政监管措施的主体,针对被告袁某、罗某增持股份的全过程,公司及时、真实、准确、完整地发布了公告,不存在信息披露违法违规行为,且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议,程序合法合规。

被告袁某、罗某共同辩称:两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰,因客观上履行能力不足,无法再履行增持承诺,不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失,对此,公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致,并非两被告不履行增持承诺导致。

庭审中,各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。

上海金融法院经审理认为,首先,公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增(减)持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型,不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之,应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量,可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为,也可能无法归入证券特殊侵权范畴,抑或是构成违约行为。其次,就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为,应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质,以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中,袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备,在后续延期过程中亦未积极筹措资金,且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明,故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看,袁某、罗某公开增持承诺信息的披露,对证券市场和投资者预期产生严重误导,其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理,故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次,公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人,而非金某泰。从信息披露的全过程看,金某泰尽到了基本的审查义务,亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述,故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。

综上,经委托第三方机构损失核定,上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元,共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。

专题:2025保险科技峰会

  4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。

  梁涛表示,自2022年底OpenAI发布ChatGPT,生成式AI发展加速,今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展,实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破,降低了技术、使用和信任成本,推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求,能增强交互体验,提高客户服务效率,还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变,在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前,AI应用已渗透到保险业核心业务全流程,深度重构保险价值链。

  在行业发展影响方面,梁涛认为,AI大模型技术与保险行业的融合,是科技进步与行业需求的完美契合,也是大势所趋。对中小保险企业而言,DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径,减轻了资本投入压力,为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端,AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能;“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端,AI将深化对险企的影响,提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外,随着AI的发展,客户行为发生变化,市场主体需牢固树立以客户为中心的理念,业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。

  然而,梁涛也提醒,人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题,保险业在推进AI应用过程中,必须将其纳入全面风险管理体系,遵循相关管理办法和原则,防范数据滥用与算法歧视。

专题:2025保险科技峰会

  4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。

  黄旭初介绍,阿里在大模型领域布局深远,早在2020年,在OpenAI发布ChatGPT3.5之前,就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破,并率先开展开源模型探索。他指出,随着DeepSeek、Manus等新技术涌现,大模型发展周期不断缩短,目前仍未达终态,未来发展值得期待,企业应加快拥抱大模型的步伐。

  谈及大模型对行业各方的影响,黄旭初表示,对模型供应商而言,开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入,新架构的出现促使其更加注重算力优化;对企业客户来说,大模型在保险场景落地可能性增加,使用成本降低,企业构建专属模型也变得可行;对终端用户,推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验;在算力方面,尽管部分架构降低了算力要求,但大模型使用频率和门槛的降低,引发了整体算力需求的爆发式增长。

  在技术发展趋势上,黄旭初提到,随着数据在预训练层面接近瓶颈,后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现,架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前,国内外大模型性能差异快速缩小,各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此,阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发,以适应多样化场景需求。

  在保险企业架构应用方面,黄旭初提出,未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”,二者相互促进,共同服务保险业务。同时,他推荐了三种开发范式:知识库+通用大模型,是当前多数企业实践的基础模式;Muti-agent+推理模型,适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景;双飞轮模式,即企业专属模型服务业务流程,是未来发展方向。

  黄旭初还以质检检测预警为例,展示了不同模式的应用效果:提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%;多Agent模式准确率提升至90%以上,但调用次数增加导致耗时变长;将企业知识训练到小模型的模式,在准确率和耗时方面表现更优。

  此外,他介绍了理想的应用架构,通过标准大模型协议封装原子能力,利用Agent调用,并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性,建议保险公司在使用大模型时,可借助云供应商的全栈优化能力。

  最后,黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图,并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型,涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景,部分场景已成熟可落地。

  据西凤股份消息,4月21日至23日,西凤股份公司总经理张周虎、副总经理周艳花一行先后走访了陕西禧福祥集团、华山论剑品牌管理有限公司、西安国花瓷商贸有限公司、深圳市酒海实业有限公司、陕西窖龄品牌管理有限公司及西安泓韵酒业有限公司等西凤酒重点品牌运营商,围绕“数智化转型、文化赋能、品牌升级、全国化市场”四大主题展开深度交流,以“厂商同心 品牌聚力”为核心,推动西凤酒全国化战略加速落地,为西凤酒品牌高质量发展凝聚共识,注入动能。

  在禧福祥集团调研期间,张周虎一行亲临西凤酒15年6年陈酿品牌数智化营销抽奖活动现场,见证雅迪电动车感恩回馈消费者的创新举措。他指出“购酒抽雅迪电动车”感恩回馈活动,有效打通了品牌与终端商户、消费者的连接渠道,为构建价值共享体系提供了创新模式。同时,他对西凤酒15年6年品牌创新实践给予高度评价:“面对市场新挑战,品牌展现出强大的应变能力和创新活力,其稳健发展态势为西凤酒整体战略推进提供了有力支撑。”周艳花对陕西禧福祥集团董事长王延安带领团队25年来的坚守与创新表示感谢,未来将在资源配置、政策支持等方面持续发力,助力西凤酒15年6年品牌不断升级,赢得市场与消费者的长久认同。王延安表示,未来将严格落实西凤集团战略部署,持续加强与西凤集团的合作机制,深化数智化转型,强化文化赋能,全力推进全国化战略,为西凤酒发展贡献更多力量。

张周虎一行与禧福祥集团相关负责人座谈  中央纪委国家监委网站讯据中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委消息:中国建设银行深圳市分行资深副经理陈坤雄涉嫌严重违纪违法,目前正接受中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组纪律审查和山东省聊城市监察委员会监察调查。

  (中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委)

  今日A股横盘整理,上证指数收跌0.07%报3295.06点,深证成指涨0.39%,创业板指涨0.59%。量能方面,A股全天成交1.14万亿。盘面上,公用事业、通信领涨,房地产、医药带头回调。

  宏观方面,中共中央政治局4月25日召开会议,确定“坚持稳中求进工作总基调”。会议指出“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固,外部冲击影响加大”。

  政策上“要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策”,“兜牢基层“三保”底线。适时降准降息,保持流动性充裕,加力支持实体经济。创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。”

  内需层面,会议指出,“要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用”,“加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。”政策端对于提振消费的态度依然积极。

  对于科技层面,会议指出培育壮大新质生产力,打造一批新兴支柱产业。持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”,加快实施“人工智能+”行动。大力推进重点产业提质升级,坚持标准引领,规范竞争秩序。“人工智能+”可能依然是后续政策大力投向方向。

  整体看政治局会议基调与此前一致,维持积极。二季度关税对于经济的冲击需要持续关注,但政策端“稳增长、扩内需”的方向维持不变,AI产业链的技术创新及内需修复两条投资主线依然值得关注,对于A股中长期或可积极看待。

  当前阶段可以考虑逢低布局,关注中证A500ETF(159338)、上证综指ETF(510760)等宽基标的,同时也可以考虑构建“科技+红利、现金流”的哑铃策略。

  科技领域,受到政策端利好的人工智能产业链可以持续关注。今日创业板人工智能ETF(159388)涨1.79%,通信ETF(515880)、软件ETF(515230)均涨超1%。

  近年来,人工智能(AI)技术以惊人的速度重塑全球产业格局。从ChatGPT掀起生成式AI的全民热潮,到Sora实现“文本生成视频”的颠覆性突破,再到特斯拉Optimus人形机器人展示“具身智能”的潜力,AI正从实验室走向千家万户,成为驱动经济增长的核心引擎。

  与此同时,国内AI大模型持续迭代,产业发展快速跟进。以Deepseek-R1为首的国产AI大模型的技术突破及成本优势有望推动国内AI应用快速发展。

  中共中央政治局会议强调,加快实施“人工智能+”行动,培育未来产业。政策大力支持下,人工智能全产业链,包括“上游算力+中游模型+下游应用”,均有望迎来快速增长。后市看,人工智能有望为全年投资主线之一,感兴趣的小伙伴可继续关注创业板人工智能ETF(159388)。

  不过考虑到未来关税层面仍有较大不确定性,全市场风险偏好可能受到影响,二季度市场行情波动可能还会进一步放大。市场震荡期,红利国企ETF(510720)、现金流ETF(159399)等防御性资产值得关注。

  消息面上,根据国务院国资委2025年的考核要求,各大央企的最新考核“一利五率”经营指标体系中,“营业现金比率(经营活动收到的现金÷营业收入)”已经被替换为“营业收现率(经营活动现金流量净额÷营业收入)”。

  相比之下,营业收现率可能更为直接地反映企业销售回款的效率和质量,更强调营收的变现能力,后续央国企经营质量有望进一步改善,央国企的投资价值依然值得关注。

  当前新“国九条”、市值管理等政策鼓励上市公司分红,对于央企来说,健全分红政策,稳定分红预期,既有助于增加投资者回报;又有助于央国企获得价值认同、估值修复,是市值管理的有效路径,也符合“中特估”重塑价值的要求。

  无风险收益率下行的宏观背景下,高股息类央国企资产依然可适当关注。截止2025/4/25,红利国企ETF(510720)标的指数上证红利指数股息率为6.83%,位于历史较高水平;红利国企ETF(510720)自2024年4月30日上市以来连续分红12次,具有一定的投资吸引力,感兴趣的投资者可持续关注。

  此外,“大中市值+央国企+充裕现金流”有望为全年投资主线之一。现金流ETF(159399)的标的指数聚焦大中市值,标的指数央国企占比高于同类现金流指数;产品每月进行评估及收益分配,每年最多可分红12次。也可继续持续关注现金流ETF(159399)。

  (现金流ETF基金收益分配原则为:1、本基金的收益分配方式为现金分红;2、基金管理人可每月对基金相对业绩比较基准的超额收益率以及基金的可供分配利润进行评价,收益评价日核定的基金净值增长率超过业绩比较基准同期增长率或者基金可供分配利润金额大于零时,基金管理人可进行收益分配;3、当基金收益分配根据基金相对业绩比较基准的超额收益率决定时,基于本基金的特点,本基金收益分配无需以弥补亏损为前提,收益分配后基金份额净值有可能低于面值;当基金收益分配根据基金可供分配利润金额决定时,本基金收益分配后基金份额净值不能低于面值,即基金收益分配基准日的基金份额净值减去每单位基金份额收益分配金额后不能低于面值;4、在符合上述基金分红条件的前提下,本基金可每月进行收益分配。评价时间、分配时间、分配方案及每次基金收益分配数额等内容,基金管理人可以根据实际情况确定并按照有关规定公告;鉴于本基金的特点,本基金分红不一定来自基金盈利,基金分红并不代表总投资的正回报。(资料来源:基金招募说明书、基金合同、富时罗素,具体以基金法律文件为准)

  风险提示:投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资人获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。无论是股票ETF/LOF/分级基金,都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种,其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。基金资产投资于科创板和创业板股票,会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险,提请投资者注意。板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料,仅供参考,不构成对基金业绩的保证。文中提及个股短期业绩仅供参考,不构成股票推荐,也不构成对基金业绩的预测和保证。以上观点仅供参考,不构成投资建议或承诺。如需购买相关基金产品,请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险测评,并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金有风险,投资需谨慎。

  特约作者:国泰基金

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